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摘要
传统的大数据冲突检测方法,无法解决数据特征冲突过程中存在的震荡波动以及数据特征不明显的问题,获取的检测结果存在较大的偏差.为了提高大数据冲突检测的准确率,提出基于Hough变换的大数据特征集成冲突检测模型,通过大数据特征数据挖掘算法,获取初步冲突特征数据.采用去一划分的方法,计算采集冲突特征数据的离群性权值,参考量化后的特征冲突权值,通过选定大数据特征序列、大数据特征表达和特征数据Hough变换处理三个步骤实现大数据的特征集成,借助配置的冲突判断规则,通过大数据特征集成冲突分类输出冲突检测结果.经过对比实验发现,相比于传统的冲突检测模型,基于Hough变换的特征集成冲突检测模型检测准确率提高了13.04%.
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单位泉州信息工程学院
